在会话 tensorflow 1 中列出变量 - Python

在TensorFlow 1中，可以使用tf.Session()对象来列出会话中的变量。以下是Python代码片段，演示如何在TensorFlow1中列出变量：

import tensorflow as tf

# 创建变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]), name='x')
y = tf.Variable(tf.ones([3, 4]), name='y')

# 创建会话并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 获取变量名和值
for var in tf.global_variables():
  var_name = var.name
  var_val = sess.run(var)
  print(f"{var_name}: {var_val}")

# 关闭会话
sess.close()

以上代码将输出以下结果：

x: [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
y: [[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

在这个例子中，我们创建了两个变量x和y，并使用tf.global_variables()获取所有全局变量的列表。我们可以通过var.name获取变量名，通过sess.run(var)获取变量的值。最后我们关闭了会话。

感谢您仔细阅读这篇介绍，我们希望这篇文章能够对您在TensorFlow 1中列出变量有所帮助。如果您还有任何疑问，请随时联系我们。